Data

management

Repenser la transformation numérique

Nos compétences en matière de traitement et de valorisation de la donnée nous permettent d’élaborer des dispositifs de gouvernance avec pour objectif de motiver vos prises de décision à travers la création d’indicateurs opérationnels et financiers.

Nos
offres.

La donnée est devenue un des principaux actifs de l’entreprise et elle est au cœur des processus et des systèmes d’information. Elle permet d’objectiver toutes les décisions à prendre avec des indicateurs financiers ou non financiers, de répondre aux exigences réglementaires et de répondre aux nouveaux défis des assureurs.

En tant que cabinet de conseil opérationnel, les données sont au centre de notre expertise, nos offres couvrent tous les problèmes qu’une donnée peut rencontrer (Data quality, DataViz, Data compliance, Data gouvernance, etc.). Notre mission est d’accompagner nos clients sur la mise en place des chantiers Data.

Notre offre data management est une garantie de la gestion du patrimoine lié aux données de l’entreprise. Elle permet de maîtriser la data et connaître les usages. Il s’agit de collecter, organiser et restituer les données pour permettre un pilotage pertinent des activités.

Vos défis

Notre approche du conseil

Notre mission est de vous aider à analyser, valoriser et faire parler vos données. Nous vous accompagnons sur la mise en place de l’intelligence artificielle dans toutes vos démarches projets. Nous mettons notre expertise au service de vos besoins métiers avec des solutions sur mesure (étude ponctuelle et ciblée, démarche pragmatique, Proof Of Concept pour les solutions intégrées).

Par une approche interactive lors d’ateliers avec les métiers, la compréhension des process et de l’usage des données permettront d’établir le catalogue de données.

Pour chacune de ces données, une qualification de priorité, d’impact et de type de qualité par donnée sera établie. 

  • Donner une définition et une sémantique commune de chacune des données
  • Provenance et sources de la donnée (saisies, API, objets connectés, etc.)
  • Emplacement de la donnée dans le SI

L’objectif principal est de garantir une qualité de données sur ses 9 dimensions : 

  • 5 dimensions SI : Unicité, Complétude, Conformité, Intégrité et Cohérence 
  • 4 dimensions métiers : Exactitude, Pertinence, Accessibilité et Actualité

Savoir comment nettoyer vos données est avantageux pour de nombreuses raisons :

    • Éviter de perdre du temps sur des analyses bancales, voire erronées. 
    • Éviter de tirer des conclusions erronées !
    • Accélérer vos analyses. Des données correctes, conformément nettoyées et formatées accélèrent le calcul dans les algorithmes avancés et l’identification des cas d’usage.

La bonne interopérabilité des données dans l’écosystème SI reste le point final pour la mise en place de l’automatisation de processus métier ainsi que certaines tâches. 

L’automatisation permettant une disponibilité et fiabilité de la données en vue de leur exploitation dans le cadre de reporting Bi et de data vizualization. 

L’objectif est que vous approprier l’ensemble de vos données

Nous vous accompagnons dans la mise en place d’une gouvernance de vos données.

La gouvernance de vos données est la pierre angulaire de toutes sociétés data driven. 

La Gouvernance des données avec ses Rôles et Responsabilité a pour objectifs :  

    • Répondre aux besoins stratégiques de votre entreprise. 
    • Maîtriser la propagation des données

cas
client.

mise en place de la qualité des données

Assureur

  • Coordonner la réalisation des contrôles sur la qualité des données et en assurer le suivi ;
  • Produire et reporter les indicateurs de qualité de données en lien avec les données clés préalablement identifiées ;
  • Présenter un état de situation de la qualité de données et les actions d’amélioration identifiées.
accompagnement data lcb-ft

Assureur

  • Analyser le besoin et proposer 3 démarches différentes afin de résoudre le problème d’incohérence et de qualité de données;
  • Récupérer et analyser la structure et le format cible attendus par le logiciel de filtrage;
  • Extraire les données et effectuer le profilage des données pour les évaluer en l’état à travers la réalisation des tests quantitatifs et qualitatifs de natures diverses : analyse de bases de données et échantillonnages…
réalisation du catalogue solvabilité ii

Assureur

  • Intégration du dictionnaire de données existant (glossaire / traçabilité) au nouvel outil de gouvernance des données;
  • Enrichissement de ce dictionnaire de données : contrôles de qualité, cotation, rôles et responsabilités;
  • Mise en œuvre des indicateurs et tableaux de bord constituant le reporting qualité des données Solvency 2.

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